谷歌 HEIR 项目旨在让同态加密推理成为可以一键实现的功能

谷歌发布开源编译器工具链HEIR（同态加密中间表示），旨在简化加密计算的部署流程。该工具可将基于明文数据训练的预训练AI模型编译为能处理加密输入的版本，从而支持对加密用户数据进行垃圾邮件检测、信用卡欺诈识别、网络入侵监测及音频关键词识别等操作，同时降低专有模型在设备端部署的泄露风险。 HEIR采用中间表示作为抽象层，开发者可用Python编写程序并标注需加密的数据类型，随后编译为可同态执行的格式。目前，将PyTorch模型编译为全同态加密（FHE）仍需多步骤操作，尚未完全自动化。 针对性能争议，有开发者指出同态加密推理开销约为明文计算的1000倍，商业可行性存疑；但亦有观点认为，大语言模型以加法和乘法为主，分支操作极少，受FHE低效分支处理的影响有限。另有讨论认为，对隐私敏感场景而言，额外计算成本或可接受。谷歌已提供基准测试代码，但尚未公布大语言模型场景下的具体运行数据。